DE LA PRUEBA AL DESPLIEGUE: ESCALAR LA IA CON ÉXITO
23 octubre 2025 | 11.15h a 12.15h
A menudo, las iniciativas de IA se quedan atrapadas en la etapa de prueba de concepto y no llegan a escalar.
En esta sesión veremos ejemplos reales de cómo empresas de diferentes sectores han logrado llevar soluciones de inteligencia artificial a su entorno productivo, generando impacto operativo o estratégico.
Un espacio para entender los factores clave de éxito, las barreras habituales y las lecciones aprendidas en el camino de la innovación a la implementación.
Participa:
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Pau López, Responsable del Área de Sistemas de Información Corporativos / Gerencia, Instituto Catalán de la Salud (ICS)
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Carles Rubies, Director de transformación Digital, Hospital General de Granollers
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Oriol Canillas, IT Technician y Ernest Ceballos, Data Analyst, SOME S.A.
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Toni Lozano, Manager Data Scientist, Dribia Data Research
Ponentes
ORIOL CANILLAS
IT Technician, SOME S.A.
Técnico en sistemas informáticos y redes, actualmente IT Intern en SOME S.A.U. Ha participado en proyectos de integración de pantallas táctiles, RPA y Machine Learning para mejorar procesos productivos y reducir no conformidades.
ERNEST CEBALLOS
Data Analyst, SOME S.A.
Graduado en Ingeniería Informática por la UdG y IT Intern en SOME S.A.U. Apasionado por la analítica de datos, trabaja en proyectos de Machine Learning aplicados a la industria. A partir de 2025 iniciará un máster en Bioinformática en la Universidad de Aarhus.
De los datos al valor. Predicción de defectos en producción con IA en tiempo real
En esta ponencia se presenta un proyecto de IA desarrollado en SOME S.A.U. para predecir defectos en piezas metálicas en tiempo real. Mediante datos recogidos durante la producción y el uso de modelos como LSTM y HMM, se han obtenido resultados prometedores para mejorar la calidad, reducir costes y escalar la solución dentro del marco de la Industria 4.0.
TONI LOZANO
Manager Data Scientist, Dribia
Toni Lozano es Doctor en Matemáticas e Ingeniero Informático por la Universidad Autónoma de Barcelona. Con más de nueve años de experiencia como Data Scientist, actualmente trabaja como Manager Data Scientist en la empresa Dribia Data Research. A lo largo de su trayectoria profesional ha liderado el desarrollo de decenas de proyectos de inteligencia artificial, especialmente proyectos relacionados con el aprendizaje profundo. En particular, lideró el desarrollo y la puesta en producción del proyecto Daima.
Detección Automática de composiciones mediante Imágenes
El proyecto Daima surgió de la necesidad de Celsa, un importante fabricante de acero, de clasificar automáticamente la calidad de la chatarra recibida. Esta solución algorítmica, basada en inteligencia artificial y aprendizaje profundo, utiliza redes neuronales convolucionales para analizar imágenes de cámaras estáticas e identificar en tiempo real las distintas calidades del material. El sistema, que emula el trabajo manual, mejora la seguridad de los operarios, aumenta la objetividad de la valoración y agiliza el proceso, con la ventaja adicional de la explicabilidad de las predicciones.
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Artículo de ana.vazquez publicado en https://aicongress.barcelona/es/desplegia/
